マイクロ波ドップラーセンサを用いた転倒時刻の推定およびAutoencorderによる転倒後の動作判別

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-02-21
• タイトル: マイクロ波ドップラーセンサを用いた転倒時刻の推定およびAutoencorderによる転倒後の動作判別
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション2
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 青山学院大学
• 著者所属: 青山学院大学院
• 著者所属: 青山学院大学院
• 著者所属: 国際基督教大学
• 著者所属: 青山学院大学
• 著者名: 近山, 翔太; 高尾, 郁也; 西尾, 啓汰; 鏑木, 崇史; 栗原, 陽介
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年高齢化に伴い，独居高齢者の転倒事故を原因とした緊急搬送が増加している．その際，救急隊員が到着後，高齢者の状態を確認して救急車に搬送する必要がある．もし，到着前に転倒した高齢者の状態を知ることができれば，到着後の搬送を効率化することが可能となる．そこで，本研究では，マイクロ波ドップラーセンサを用いて高齢者の転倒を自動的に検知し，転倒時刻の推定し，さらに転倒後の状態を判別する．転倒時刻の推定および転倒の判別には隠れマルコフモデルを用いた尤度で判別を行う．転倒後の動作判別には Autoencorde を用いる．検証実験として転倒判別実験および転倒後動作判別実験を行い，5 名の 20 代男性健常者を被験者とした．転倒判別実験では転倒動作として，つまずき転倒，非転倒動作として歩行，しゃがむ，物を拾う，寝転がるの 4 種類の動作を行ってもらい 1 名の被験者から 48 データを取得した．転倒後動作判別実験においては，立ち上がる，じたばたする，意識不明を模した 3 動作を行ってもらった．その結果，転倒判別実験においては，240 データの判別において，83.84％ の正答率となった．また，転倒後動作判別実験では，300 データの判別実験において，91.67％ の正答率となった．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1271737X
• 書誌情報: 研究報告高齢社会デザイン（ASD）; 巻 2020-ASD-17, 号 4, p. 1-2, 発行日 2020-02-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2189-4450
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会